D ES CENTRALITÉS DIVERSES COMME VARIABLES EXPLICATIVES On cherche, ici, dans un premier temps, à voir si la position des individus influe sur leurs

pratiques personnelles vis-à-vis des usages des autres membres du réseau. Pour rendre compte de cela, j’utilise le concept de centralité et en distingue différents types. J’ai, en effet, distingué les individus qui s’investissent et ceux qui sont investis, et les individus qui sont en lien avec des individus divers. Pour tester ces notions, j’utilise la centralité de degré ex-terne et inex-terne et la centralité d’intermédiarité (Wasserman & Faust, 2018 ; Ferligoj et al., 2011 ; Borgatti, et al., 2018). La centralité de degré interne se réfère au nombre de fois qu’un individu est cité par autrui : plus un individu est cité, plus il est central. La centralité de degré externe se réfère au nombre de fois qu’un individu cite d’autres personnes : plus il cite de personnes, plus il sera central. La centralité d’intermédiarité identifie les acteurs par lesquels

un plus grand nombre de sentiers géodésiques passe pour lier deux dyades. Je crée des variables de centralité en donnant un score de centralité à chaque individu.

Je souhaite également tester le lien qui peut exister si un individu combine, à la fois, une centralité où il s’investit dans les discussions et, à la fois, une centralité où il est investi dans les discussions. Pour ce faire, je crée une nouvelle variable (Fig. 27) basée sur le score obtenu pour chacune de ces deux centralités : je classe les individus en fonction de leur score, « 1 » étant le score le plus bas et « 4 » le score le plus haut. Je combine ensuite le score et classe les individus. Cela permet d’avoir des catégories d’individus selon leurs centralités de degré interne et externe.

Figure 27 : Combinaison des investissements dans les discussions

Dans ce réseau (Tabl. 18), la centralisation externe est de 0.19. Cela signifie qu’il y a peu d’étudiants ou d’étudiantes qui concentrent la majorité des liens et que le réseau est assez égalitaire dans le nombre de personnes citées comme étant des interlocutrices privilégiées.

Pour la centralisation interne, soit la concentration du fait d’être cité comme étant un indi-vidu privilégié, on voit que le réseau est davantage égalitaire. C’est-à-dire qu’il n’y a pas un petit groupe d’étudiants ou d’étudiantes qui contractent la majorité des interactions.

En s’intéressant à la combinaison des investissements, on voit qu’une majorité (58) ob-tient un score bas et entrent dans la catégorie « N’est pas investi(e) et ne s’investit pas ».

Cette catégorie ne regroupe pas les étudiants et étudiantes qui n’ont pas cités ou qui n’ont pas été cité(e)s par personne, mais celles et ceux qui combinent les plus basses centralités, que ce soit interne ou externe. On ne trouve pas d’individus qui souhaitent être des leaders sans succès, comme cela a pu être postulé dans mes hypothèses. Il n’y a aucune personne qui obtient un score pour être identifiée comme s’investissant sans pour autant ne pas être investie. Cela indique que les individus qui s’investissent dans les discussions ont tendance à avoir un retour. En revanche, on trouve des étudiantes et étudiants (10) qui sont investi(e)s dans la discussion sans qu’ils ne s’investissent en retour. Cela correspond aux personnes qui sont populaires (Wasserman & Faust, 2018 ; Bogaretti et al., 2018) sans pour autant s’in-vestir dans les discussions. Enfin, on ne trouve que 4 individus qui obtiennent de hauts scores pour les deux formes de centralités. Ces étudiants et étudiantes sont populaires et s’investissent en retour dans les discussions.

Pour rappel, la centralité d’intermédiarité calcule pour chaque individu la part de sentier géodésique qui passe par lui. On constate également une centralisation relativement faible, c’est-à-dire que les informations ont plusieurs canaux de transmission et qu’il n’y a pas un petit groupe d’individus qui peut bloquer les informations. L’étudiant ou étudiante qui

obtient le plus haut score d’intermédiarité a 20.47% des sentiers géodésiques qui passent par lui ou elle. Cela conforte le postulat que les informations et les pratiques langagières circulent bien dans ce réseau.

Tableau 18 : Centralité de degré externe, centralité de degré interne, combinaison de cen-tralités, centralité d’intermédiarité

Le Tableau 19 présente les corrélations bivariées entre les différentes centralités. Les Fi-gures 28, 29 et 30 présentent respectivement le scatter plot pour la corrélation bivariée entre la centralité de degré interne et la centralité de degré externe, le scatter plot pour la corrélation bivariée entre la centralité de degré externe et la centralité d’intermédiarité, et le scatter plot pour la centralité d’intermédiarité et la centralité de degré interne. La centralité de degré interne et la centralité de degré externe présentent une forte corrélation positive (r=0.70, p-value<0.01) ; la centralité de degré externe et la centralité d’intermédiarité davantage (r=0.84, p-value<0.01). La centralité d’intermédiarité et la centralité de degré interne pré-sentent également une corrélation positive et relativement forte (r=0.61, p-value<0.01).

Cela montre que les individus qui sont centraux dans une des mesures ont également ten-dance à être centraux dans les autres et à l’inverse, ceux qui sont périphériques le sont dans chaque centralité.

nOutdegree nIndegree Combinaison

N’est pas investi(e) et ne s’investit pas

Tableau 19 : Résultats corrélations QAP pour les différentes centralités

***p<0.01 ** p<0.05 *p<0.1 ; N=72

Figure 28 : Scatter plot pour la corrélation bivariée entre la centralité de degré interne et la centralité d'intermédiarité

Figure 29 : Scatter plot pour la corrélation bivariée entre la centralité de degré externe et la centralité d'intermédiarité

r= 0.70, p-value<0.01

0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 0,16

0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25

Centralité de degré externe

Centralité de degré interne

Centralité de degré interne et centralité de degré externe (N=72)

r= 0.84, p-value<0.01

-5 0 5 10 15 20 25

0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25

Centralité d'intermédiarité

Centralité de degré externe

Centralité de degré externe et centralité d'intermédiarité (N=72)

nIndegree nBetweenness

nOutdegree nIndegree

0.7*** 0.84***

0.61***

Figure 30 : Scatter plot pour la corrélation bivariée entre la centralité d'intermédiarité et la centralité de degré interne

Le Tableau 20 présente les résultats ANOVA qui permettent de voir si les centralités varient d’un groupe à l’autre. Le test ANOVA est utilisé ici pour voir s’il existe des variations de centralité selon les caractéristiques sociodémographiques. Il semble que la différence de centralité externe puisse s’expliquer par le degré d’étude (R²=0.10, p-value<0.05). Pour ce qui est de la centralité interne, le genre (R²=0.11, p-value<0.05) et l’année d’étude (R²=0.08, p-value<0.1) peuvent expliquer les différences de score de centralité. Pour la centralité d’in-termédiarité, le genre explique la variance de centralité (R²=0.10, p-value<0.05).

Tableau 20 : Résultats ANOVA pour les différentes variables sociodémographiques et les différentes centralités

Les résultats présentent le R² ; ***p<0.01 ** p<0.05 *p<0.1 ; N=72

En procédant à des T-tests, on peut constater (Tabl. 21) que pour la centralité externe les deuxièmes années sont significativement les plus centrales ou centraux (µ=0.052, p-va-lue<0.1), c’est-à-dire qu’en moyenne ce sont celles et ceux qui citent le plus de monde. Pour la centralité interne, pour les degrés d’étude, les 1ères années sont ceux et celles qui sont le moins cité(e)s comme étant des interlocuteurs ou interlocutrices privilégié(e)s (µ=0.028, value<0.05). Les hommes sont ceux qui sont significativement les plus cités (µ=0.057, p-value<0.01). Pour ce qui est de l’intermédiarité, on peut voir que les hommes sont

Centralité d'intermédiarité et centraltié de degré interne (N=72)

nOutdegree nIndegree nBetweenness

Degré d’étude

également ceux par qui en moyenne un plus grand nombre de chemins géodésiques passent (µ=5.306, p-value<0.01).

Tableau 21 : Résultats T-test pour les différentes variables sociodémographiques et les différentes centralités

Le tableau présente les moyennes ; ***p<0.01 ** p<0.05 *p<0.1 ; N=72